2024-03-01 | 中央社
經濟學人:輝達獨占AI市場鼇頭 關鍵在3大優勢
人工智慧(AI)晶片市場蓬勃發展,至今卻只見輝達(Nvidia)獨占鼇頭。英國媒體「經濟學人」分析,輝達之所以難以超越,是因為它同時在晶片、連網和軟體等3方面都掌握優勢。
輝達股價自去年1月以來已飆升近450%,如今市值接近2兆美元(約新台幣63兆元),是美國市值第3高的企業,僅次於微軟(Microsoft)與蘋果(Apple)。
輝達最近一季營收由一年前的60億美元暴增至220億美元(約新台幣7012億元)。多數分析師更預期,目前在專業AI晶片市場占有率高達95%以上的輝達,在可預見的未來還將持續以猛烈速度成長。為何輝達的表現會如此突出?
優異的晶片
「經濟學人」(The Economist)報導,輝達的AI晶片最初是為電玩遊戲設計的繪圖處理器(GPU)加速器,原理是採用平行處理方式,將每道運算拆成更小單位後,再分配給晶片中的多個「核心」(即處理器的大腦)來同時處理。
這意味GPU運算速度比依序來完成任務要快許多。這種運算方法非常適合用在遊戲顯示,因為要出現逼真的圖像,必須讓數不盡的像素同時顯示在螢幕上。輝達的高效能晶片目前在遊戲GPU的市占率高達4/5。
令輝達可喜的是,其晶片還出現更廣泛的用途,包括加密貨幣挖曠、車輛自動駕駛及最重要的AI模型訓練。
AI利用機器學習演算法來運作,這種演算法以深度學習中的類神經網路(artificial neural network,ANN)為架構,電腦透過這個架構從大量資料中找出規則和模式。
而訓練一個類神經網路需要大規模運算,由於這項任務可拆分為較小單位,因此若要加快運算速度,平行處理是理想方式。一顆高效能GPU可含有1000多個核心,因此可以同時處理數千道運算。
當輝達意識到其GPU在訓練AI模型上能提供高效能後,便專注將產品朝這一方面優化。因此即使AI模型日益複雜,輝達的晶片也一直能跟上腳步;2023年輝達晶片的運算速度,已是其10年前產品的1000倍。
網路連結能力
令輝達市值飆升的因素,不只是更快速的晶片。其競爭優勢還延伸到另2個領域,其一是網路連結。
隨著AI模型不斷發展,使用這些模型來運作的資料中心為了提高處理能力,有必要動用數以千計顆串聯在一起的GPU,不同於大多數電腦只需用到少數幾顆。
而輝達用來串聯其GPU的高效能網路,是以網通技術供應商邁倫(Mellanox)的產品為基礎。輝達早在2019年便以70億美元(約新台幣2212億元)價格買下邁倫,這讓輝達能以競爭對手無可比擬的方式,來優化其晶片網的表現。
CUDA
輝達的另一個優勢則是其軟體平台CUDA,輝達的客戶可透過這個平台來微調其採購的處理器效能。輝達從2000年代中期以來就不斷投資發展CUDA,長期以來也一直鼓勵開發人員利用它來打造及測試AI應用程式,這些做法已使得CUDA成為實際上的業界標準。
專家預估,AI晶片市場規模至2027年將達到4000億美元。輝達豐厚的利潤加上AI晶片市場的快速成長,已吸引競爭對手目光。
亞馬遜(Amazon)和Google(谷歌)母公司Alphabet都正在為自家資料中心打造AI晶片,其他晶片大廠或新創公司也想分一杯羹。其中超微(AMD)已在去年12月推出一款晶片,且從某些標準來看性能已約是輝達最先進晶片的2倍。
然而,即使推出更好的硬體產品,可能也還不夠。輝達之所以能稱霸AI晶片市場,是因為同時提供了最好的晶片、最好的網路連結工具及最好的軟體。任何希望取而代之的競爭對手,都得在這3個領域能擊敗輝達,這將是一項艱鉅的挑戰。
輝達股價自去年1月以來已飆升近450%,如今市值接近2兆美元(約新台幣63兆元),是美國市值第3高的企業,僅次於微軟(Microsoft)與蘋果(Apple)。
輝達最近一季營收由一年前的60億美元暴增至220億美元(約新台幣7012億元)。多數分析師更預期,目前在專業AI晶片市場占有率高達95%以上的輝達,在可預見的未來還將持續以猛烈速度成長。為何輝達的表現會如此突出?
優異的晶片
「經濟學人」(The Economist)報導,輝達的AI晶片最初是為電玩遊戲設計的繪圖處理器(GPU)加速器,原理是採用平行處理方式,將每道運算拆成更小單位後,再分配給晶片中的多個「核心」(即處理器的大腦)來同時處理。
這意味GPU運算速度比依序來完成任務要快許多。這種運算方法非常適合用在遊戲顯示,因為要出現逼真的圖像,必須讓數不盡的像素同時顯示在螢幕上。輝達的高效能晶片目前在遊戲GPU的市占率高達4/5。
令輝達可喜的是,其晶片還出現更廣泛的用途,包括加密貨幣挖曠、車輛自動駕駛及最重要的AI模型訓練。
AI利用機器學習演算法來運作,這種演算法以深度學習中的類神經網路(artificial neural network,ANN)為架構,電腦透過這個架構從大量資料中找出規則和模式。
而訓練一個類神經網路需要大規模運算,由於這項任務可拆分為較小單位,因此若要加快運算速度,平行處理是理想方式。一顆高效能GPU可含有1000多個核心,因此可以同時處理數千道運算。
當輝達意識到其GPU在訓練AI模型上能提供高效能後,便專注將產品朝這一方面優化。因此即使AI模型日益複雜,輝達的晶片也一直能跟上腳步;2023年輝達晶片的運算速度,已是其10年前產品的1000倍。
網路連結能力
令輝達市值飆升的因素,不只是更快速的晶片。其競爭優勢還延伸到另2個領域,其一是網路連結。
隨著AI模型不斷發展,使用這些模型來運作的資料中心為了提高處理能力,有必要動用數以千計顆串聯在一起的GPU,不同於大多數電腦只需用到少數幾顆。
而輝達用來串聯其GPU的高效能網路,是以網通技術供應商邁倫(Mellanox)的產品為基礎。輝達早在2019年便以70億美元(約新台幣2212億元)價格買下邁倫,這讓輝達能以競爭對手無可比擬的方式,來優化其晶片網的表現。
CUDA
輝達的另一個優勢則是其軟體平台CUDA,輝達的客戶可透過這個平台來微調其採購的處理器效能。輝達從2000年代中期以來就不斷投資發展CUDA,長期以來也一直鼓勵開發人員利用它來打造及測試AI應用程式,這些做法已使得CUDA成為實際上的業界標準。
專家預估,AI晶片市場規模至2027年將達到4000億美元。輝達豐厚的利潤加上AI晶片市場的快速成長,已吸引競爭對手目光。
亞馬遜(Amazon)和Google(谷歌)母公司Alphabet都正在為自家資料中心打造AI晶片,其他晶片大廠或新創公司也想分一杯羹。其中超微(AMD)已在去年12月推出一款晶片,且從某些標準來看性能已約是輝達最先進晶片的2倍。
然而,即使推出更好的硬體產品,可能也還不夠。輝達之所以能稱霸AI晶片市場,是因為同時提供了最好的晶片、最好的網路連結工具及最好的軟體。任何希望取而代之的競爭對手,都得在這3個領域能擊敗輝達,這將是一項艱鉅的挑戰。
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